STIB-MIVB

Yuma en STIB-MIVB

Het openbaar vervoer is de levensader van elke grote stad, en Brussel vormt daarop geen uitzondering. De belangrijkste Brusselse vervoersmaatschappij (STIB-MIVB) zet meer dan 1.300 voertuigen in, waaronder trams, bussen en metro's, om de stad in beweging te houden. De voertuigen vervoeren elke dag een aantal passagiers dat gelijk is aan de totale bevolking van Brussel. Gezien deze cruciale rol is het van het grootste belang dat de traminfrastructuur efficiënt en betrouwbaar functioneert.

Op het netwerk kunnen storingen aan trams, met name die welke verband houden met de bovenleiding, kostbare vertragingen en frustratie bij de reizigers veroorzaken, en vormen ze dus een aanzienlijke uitdaging voor de MIVB.

Hoe kan de betrouwbaarheid van trams worden verbeterd?

Ondanks de zorgvuldige onderhoudsinspanningen van de MIVB vallen trams ongeveer om de twee weken uit door problemen met de bovenleiding. Deze storingen leiden tot verkeersopstoppingen en een stroom ontevreden forenzen, wat de noodzaak van een proactiever en efficiënter monitoringsysteem onderstreept. Om deze uitdaging aan te pakken, waren er verschillende belangrijke doelstellingen, zoals het anticiperen op en detecteren van mechanische problemen, het creëren van een efficiënte monitoringtool voor het onderhoudspersoneel en het optimaliseren van de prestaties en het verbruik van middelen.

Een revolutie in het onderhoud van trams met AI en visuele kartering

Om deze uitdaging aan te gaan, werkte Yuma samen met de MIVB en Bagaar om een innovatief monitoringsysteem te ontwikkelen dat gebruikmaakt van geavanceerde AI-technologie. We hebben een op AI gebaseerde oplossing ontwikkeld die beelden verwerkt om kritieke punten op elektrische leidingen te detecteren. Deze technologie levert bijna realtime data over de toestand van het netwerk, waardoor potentiële problemen snel kunnen worden geïdentificeerd. De oplossing omvat ook een geavanceerd visueel platform dat de verzamelde data rechtstreeks in kaart brengt op een dynamische weergave van Brussel. Dankzij deze visuele interface kan het onderhoudspersoneel dagelijks gemakkelijk en efficiënt problemen diagnosticeren, wat de mogelijkheden voor netwerkmonitoring aanzienlijk verbetert.

Om naadloos netwerkonderhoud mogelijk te maken, is het systeem voorzien van automatische alarmen en waarschuwingen. Dankzij deze alarmen kan het onderhoudspersoneel afwijkingen direct opmerken, waardoor preventief onderhoud aan trams en elektriciteitsleidingen mogelijk wordt. Door problemen aan te pakken voordat ze escaleren, beperken we het risico op grote verstoringen en zorgen we voor een soepelere bedrijfsvoering.

De door Yuma voor de MIVB ontwikkelde AI-gedreven oplossing betekent een aanzienlijke sprong voorwaarts in het beheer van het openbaar vervoer. Door aangepast gegevensbeheer te combineren met AI-aangedreven videogegevensanalyse, hebben we een bijna realtime monitoringsysteem voor het tramnetwerk ontwikkeld. Dit project ondersteunt niet alleen het onderhoudspersoneel bij hun dagelijkse werkzaamheden, maar waarborgt ook de betrouwbaarheid en efficiëntie van het netwerk voor de talloze pendelaars die er dagelijks op vertrouwen.